filter { grok { add_field:增加数据 add_tag:增加tag break_on_match:true 第一个匹配成功结束 keep_empty_captures:true 保存空的事件字段 match:匹配有值的字段 named_captures_only:true 使用grok模式定义的字段 overwrite:覆盖字段的值 pattern_dir:目录 ...
1、logstash过滤器插件filter 1.1、grok正则捕获 grok是一个十分强大的logstash filter插件,他可以通过正则解析任意文本,将非结构化日志数据弄成结构化和方便查询的结构。他是目前logstash 中解析非结构化日志数据最好的方式 grok的语法规则是: %{语法:语义} ...
logstash filter调用python logstash filter详解 Logstash 用途: 原理: 配置详解 Logstash的配置由三部分,如下 input { #输入 stdin { … } #标准输入 } filter { #过滤,对数据进行分割、截取等处理 … } output { #输出 stdout { … } #标准输出...
1、logstash过滤器插件filter 1.1、grok正则捕获 grok是一个十分强大的logstash filter插件,他可以通过正则解析任意文本,将非结构化日志数据弄成结构化和方便查询的结构。他是目前logstash 中解析非结构化日志数据最好的方式 1. grok的语法规则是: %{语法:语义} ...
filter { mutate { add_field => { "timestamp" => "%{@timestamp}" } } } 使用ruby插件时,可以编写自定义的Ruby代码来添加新字段。例如,以下配置将在消息事件的前面添加一个新字段"new_field",字段值为"hello": 代码语言:txt 复制 filter { ruby { code => 'event.set("new_field", "hello")...
在访问logstash过滤步骤中的嵌套字段时,可以使用Logstash的filter插件来实现。具体步骤如下: 首先,在Logstash的配置文件中定义一个filter插件,用于处理嵌套字段。例如,可以使用mutate插件的add_field选项来创建一个新的字段,将嵌套字段的值提取出来并赋给新字段。
filter { if [type] == "accesslogs" { json { source => "message" remove_field => [ "message" ] target => "access" } } if [type] == "gamelogs" { mutate { split => { "message" => " " } add_field => { "event_type" => "%{message[3]}" ...
input{file{path=>"/var/log/test/*.log"exclude=>"error.log"tags=>"web"tags=>"nginx"type=>"access"add_field=>{"project"=>"microservice""app"=>"product"}}}filter{json{source=>"message"}}output{file{path=>"/tmp/test.log"}}---模拟数据:{"remote_addr":"192.168.1.10","url":"/...
filter { mutate { add_field => { "add_msg" => "%{[message]}" } } } output { stdout { } } start_position 代表logstash初次采集文件内容的位置,。取值:beginning或者end。end代表每次都是从文件尾部开始。add_field为添加输出字段 如果想输出到文件里,那么就是 ...
filter 区段之内,是顺序执行的。所以我们最后看到的输出结果是: merge 合并两个数组或者哈希字段 5.3.3 字段处理 rename 重命名某个字段,如果目的字段已经存在,会被覆盖掉: update 更新某个字段的内容 如果字段不存在,不会新建 replace 作用和 update 类似,但是当字段不存在的时候,它会起到 add_field 参数一样的...